pandas numpy常用操作

huang_nansen

于 2019-04-16 14:48:02 发布

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分类专栏： AI

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本文详细介绍了使用NumPy进行数据删除、排序及选取最大值的操作方法，以及利用Pandas进行数据连接、读取文件和计算相关系数的具体步骤。通过本文，读者可以掌握NumPy和Pandas在数据科学中的基本应用。

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numpy

删除行：

data = np.delete(data, [1,2,3], axis=0)

删除123行数据

删除列：

data = np.delete(data, -1, axis=1)

删除最后一列数据

选取最大n个值的索引

a = np.argsort(data)

选取一个最大索引

a = np.argmax(data)

pandas

连接行：

data = pd.concat([a, b], axis=0)

注意index重复问题

data = data.reset_index(drop=True)

连接列：

data = pd.concat([a, b], axis=1)

参数需为DataFrame

读文件

data = pd.read_csv(path, sep='\t') #读tsv文件

data = pd.read_csv(path) #读csv文件

矩阵相关系数

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

data = pd.concat([data, label], axis=1)
corrmat = data.corr()
f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9))
sns.heatmap(corrmat, vmax=.8, square=True)